Aplicación de redes neuronales artificiales a la previsión de series temporales no estacionarias o no invertibles

• Autores: Raúl Pino Díez, David de la Fuente García, José Parreño Fernández, Paolo Priore Moreno
• Localización: Questiió: Quaderns d'Estadística, Sistemes, Informatica i Investigació Operativa, ISSN 0210-8054, Vol. 26, Nº. 3, 2002, págs. 461-482
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • The application of artificial neural networks to forecasting non-stationary or non-invertible time series
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• Resumen

  • En los últimos tiempos se ha comprobado un aumento del interés en la aplicación de las Redes Neuronales Artificiales a la previsión de series temporales, intentando explotar las indudables ventajas de estas herramientas. En este artículo se calculan previsiones de series no estacionarias o no invertibles, que presentan dificultades cuando se intentan pronosticar utilizando la metodología ARIMA de Box-Jenkins. Las ventajas de la aplicación de redes neuronales se aprecian con más claridad, cuando se trata de pronosticar sistemas multivariantes no estacionarios